2015 Fiscal Year Annual Research Report
物理層と意味層の2階層からなるセンサコンテキスト推定技術
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26280041
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
井上 創造 九州工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90346825)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西田 健 九州工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30346861)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 人間行動センシング / 携帯デバイス行動認識 / コンテキストアウェアネス / スマートフォン / データセット / 機械学習 / パターン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，近年普及の進んだスマートフォンをはじめとするセンサデバイスを用いて，人間の行動や置かれた状況を高度に認識・推定する技術を研究する。大量の学習データ基盤を構築，活用し，1．携帯デバイスから人体の物理的な運動を確率的に推定し，2．その人体運動から意味的な行動を複合的かつ連続的に推定するという，物理空間と意味空間の両方を適切に扱いながら行動推定の構造化を行うことで，従来は対象としていなかったような多彩な行動を高精度に推定する技術を確立する。
今年度は，看護師行動センシングにおいてビッグデータを用いた行動推定技術を著名な国際会議で発表できた．また，家庭での行動センシング技術およびシステムについて国内で論文賞を複数受賞した。
これらを応用して，現在介護施設での行動センシングに取り組んでいる。また，技術的にも，リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた行動認識に成功し，これを物理階層に応用を試みている。
さらに，意味層においては自然言語処理を用いて行動クラスを整理することを試みており，未知の行動を認識することも可能になりつつある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
大規模データセットおよびそれを用いた看護師行動推定において著名な国際会議で発表し，家庭内コンテキストアウェアネスにおいても国内会議で論文賞を受賞したため。残りの課題も，精度向上が難しい側面も見えてきたが、アルゴリズムは一通り開発出来そうな見込みがあるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
世の中では深層学習が活況を呈してきている。これ自身はビッグデータがないと機能しないため，我々のようなセンサコンテキスト推定では，我々のやるようなデータセット生成は非常に有用である。
一報で，深層学習を用いて何が出来るかを実証することも重要であるため、今後は深層学習のエッセンスも一部取り入れていく．
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[Journal Article] Predictive Approaches for Low-cost Preventive Medicine Program in Developing Countries2015
Author(s)
Yukino Baba, Hisashi Kashima, 野原 康伸, 甲斐 瑛子, Partha Ghosh, Rafiqul Islam Maruf, Ashir Ahmed, Masahiro Kuroda, 井上 創造, Tatsuo Hiramatsu, Michio Kimura, Shuji Shimizu, Kunihisa Kobayashi, Koji Tsuda, Masashi Sugiyama, Mathieu Blondel, 上田 修功, 喜連川 優, 中島 直樹
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Journal Title
The 21st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)
Volume: 0
Pages: pp.1681-1690
DOI
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